存在多重共线性时，若使用普通最小二乘法估计线性回归方程，则回归系数的估计是（）

多重共线性的补救措施主要有（）。Ⅰ．剔除变量法Ⅱ．变换模型形式Ⅲ．利用非样本先验信息Ⅳ．加权最小二乘法 什么是多重共线性？如何处理多重共线性？ 完全多重共线性和不完全多重共线性都是多重共线性,它们之间没有本质的区别 如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是（ ） 中国大学MOOC: 存在近似多重共线性时，参数的最小二乘估计量满足大样本性质 多重共线性 如果回归模型中存在多重共线性，则( ） 在多元线性回归分析中，多重共线性是指模型中()。 多重共线性的后果有哪些？对多重共线性的处理方法有哪些？ 含有随机解释变量的线性回归模型，其普通最小二乘法估计量都是有偏的。 利用最小二乘法对多元线性回归进行参数估计时，其目标为()。 完全多重共线性下参数估计量 对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有 对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有（ ）。 参数估计量具有较大的方差是多重共线性的主要后果，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，仍然没能消除模型中的多重共线性，也没能消除多重共线性造成的后果。（） 在回归分析中存在多重共线性时将会产生的问题包括（） 参数估计量具有较大的方差是多重共线性的主要后果，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，即使没有消除模型中的多重共线性，也确能消除多重共线性造成的后果。（） 简述多重共线性及其原因。 多重共线性产生的原因 解释多重共线性的含义